Проблемы с обработкой пользовательского ввода и функциональностью скриптов в CrewAI и LangChain ⇐ Python

[Anonymous]

Я разрабатываю сценарий с использованием CrewAI и LangChain для моделирования интервью, в котором мои агенты генерируют и оценивают вопросы на основе ответов пользователей. Однако у меня возникли проблемы с правильной обработкой пользовательского ввода, и скрипт не работает должным образом.
Фрагмент кода:
< pre class="lang-py Prettyprint-override">

Код: Выделить всё

import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
gemini_llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro", temperature=0)

# Define agents
question_generator = Agent(
role='Question Generator Agent',
goal='Generate initial and follow-up questions based on user responses and behavioral analysis.',
verbose=True,
memory=True,
backstory=(
"Expert in behavioral analysis and interview techniques, always ready with probing and engaging questions."
),
llm=gemini_llm,
)

evaluator = Agent(
role='Evaluator Agent',
goal='Evaluate the user’s responses for relevance and sufficiency.',
verbose=True,
memory=True,
backstory=(
"Experienced evaluator with a keen eye for detail, ensuring responses meet the required criteria."
),
llm=gemini_llm
)

# Define tasks
initial_question_task = Task(
description="Generate an initial question for the user based on behavioral analysis.",
expected_output='A single question for the user to respond to.',
agent=question_generator,
)

evaluate_response_task = Task(
description="Evaluate the user's response for relevance and sufficiency.",
expected_output='Feedback on whether the response is satisfactory or if a follow-up question is needed.',
agent=evaluator,
)

follow_up_question_task = Task(
description="Generate a follow-up question based on the user's previous response and the evaluator's feedback.",
expected_output='A follow-up question that probes deeper into the user\'s previous answer.',
agent=question_generator,
)

# Define the crew and process
crew = Crew(
agents=[question_generator, evaluator],
tasks=[initial_question_task, evaluate_response_task, follow_up_question_task],
process=Process.sequential
)

# Function to run the interview process
def run_interview():
for question_number in range(10):
print(f"\nQuestion {question_number + 1}:")

# Generate the initial question
crew.process = Process.sequential
result = crew.kickoff(inputs={'task_name': 'initial_question_task'})
initial_question = result['output']
print(initial_question)

user_response = input("Your response: ")

# Evaluate the response
crew.process = Process.sequential
result = crew.kickoff(inputs={'task_name': 'evaluate_response_task', 'response': user_response})
evaluator_feedback = result['output']

if "satisfactory" in evaluator_feedback:
print("Response is satisfactory.")
continue

# Handle follow-up questions
for follow_up_number in range(2):
crew.process = Process.sequential
result = crew.kickoff(inputs={'task_name': 'follow_up_question_task', 'previous_response': user_response})
follow_up_question = result['output']

print(f"Follow-up question {follow_up_number + 1}: {follow_up_question}")
user_response = input("Your response: ")

crew.process = Process.sequential
result = crew.kickoff(inputs={'task_name': 'evaluate_response_task', 'response': user_response})
evaluator_feedback = result['output']

if "satisfactory" in evaluator_feedback:
print("Response is satisfactory.")
break
else:
print("Response is not satisfactory. Generating another follow-up question...")

# Start the interview process
run_interview()

Возникла проблема:
Сценарий не может должным образом обрабатывать вводимые пользователем данные во время моделирования собеседования. В частности, после создания первоначальных вопросов и получения ответов пользователей он неправильно оценивает ответы или генерирует дополнительные вопросы на основе отзывов оценщика. Вместо этого он выдает ошибки или выдает неправильные выходные данные.
Ожидаемый результат:
Я ожидаю, что сценарий будет плавно генерировать вопросы. , оценивать ответы и последовательно отвечать на дополнительные вопросы на основе отзывов оценщика.
Что я пробовал:

• Обеспечение правильной настройки агентов и задач CrewAI.
• Проверка входных параметров и ожидаемых результатов для каждой задачи.
• Отладка потенциальных проблем с обработкой пользовательского ввода и потоком выполнения задач.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... nd-langcha